近日，澎思科技异常行为检测（Anomaly Detection）技术在中佛罗里达大学犯罪数据集（UCF-Crime）和上海科技大学校园数据集（ShanghaiTech Campus）两个大规模异常检测数据集上的成绩刷新世界记录。澎思科技基于自主研发的注意力（Attention Network）模型，实现了基于帧的AUC分数大幅度提升，在UCF-Crime数据集和ShanghaiTech Campus数据集上取得了83.76%和93.73%的成绩。
截至2019年12月，成立不足一年的澎思新加坡研究院已经斩获13项计算机视觉技术相关世界冠军，遍布人脸识别（Face Recognition）、行人再识别（Person ReID）、车辆再识别（Vehicle ReID）和异常行为检测（Anomaly Detection）等计算机视觉技术多个领域，充分突显了澎思科技在人工智能技术实力。以澎思科技首席科学家、新加坡研究院院长申省梅为核心的研究团队，目前已累计获得35+项人工智能领域顶级竞赛冠军，团队坚持立足于澎思现有业务和商业模式，展开面向场景的AI技术研发和创新，为公司涉足新的业务领域做技术上的储备和研发。
澎思科技提出注意力网络（Attention Network）算法模型，大幅提升异常行为检测准确性
异常行为检测（Anomaly Detection）是视频监控中一项十分重要的任务，使用计算机视觉算法自动检测视频中诸如交通事故、违法行为等异常事件，可以节省大量的人力物力，以此解决公共安全领域的难题，在公共安全领域有重要的应用前景和巨大的市场需求。
目前，中佛罗里达大学犯罪数据集（UCF-Crime）和上海科技大学校园异常检测数据集（ShanghaiTech Campus）是异常行为检测领域最具代表性的数据集。两大数据集都涵盖了诸多现实世界的异常情况，在该数据集上训练的异常检测模型可以直接应用于具有多个视角的实际场景中，具有重要的现实意义。澎思科技在异常行为检测数据集取得的成绩，同样印证了公司坚持面向场景的AI技术研发，UCF-Crime数据集和ShanghaiTech Campus数据集更加非常贴近实际应用场景，澎思科技会进一步加大异常行为检测算法的研究，并逐步将算法应用到平安城市、智慧社区、智慧园区、智慧零售、智慧交通等实战应用场景中。
UCF-Crime数据集样本
ShanghaiTech Campus数据集
针对异常检测中最棘手的异常行为出现场景事件不确定的难题，澎思科技创新地采用注意力网络（Attention Network）算法机制，对可能出现异常的视频区域进行重点学习，将注意力特征与视频特征相结合使用分类器进行异常行为检测，从而大幅提高异常检测的准确性。更多技术细节将在澎思科技ECCV 2020提交的相关论文中进行详细解读，敬请期待。
经过测试，澎思科技提出的异常行为检测算法在UCF-Crime数据集(Table 1)和Shanghai Tech数据集(Table 2) 大幅领先SOTA算法，刷新了世界记录。
成立不到一年斩获13项世界冠军，澎思新加坡研究院深化面向场景的AI技术研发和创新
澎思新加坡研究院成立于2019年3月，全球计算机视觉与深度学习领域顶级科学家、澎思科技首席科学家申省梅担任院长，负责团队建设、管理与人工智能前沿技术的探索。申省梅拥有计算机视觉全栈技术能力，技术面横跨多个应用领域，在基于深度学习的人脸检测和识别、行人检测和跟踪、行人再识别、车辆识别、自动驾驶、驾驶员行为检测、移动操作机器人等领域均取得了世界顶级成果，累计专利300余项，研发成果在各类产品和业务中得到广泛应用。
澎思科技首席科学家，新加坡研究院院长申省梅
作为企业研究院，澎思新加坡研究院重视学术界和工业界的融合，强调技术在行业的落地应用。一方面不断从全球视角探索前沿科技，让公司始终保持对突破性科技的敏感度和关注度，为公司涉足新的业务领域做技术上的储备和研发；另一方面，在保证技术业界领先的前提下兼顾工业级研发和交付能力，立足于澎思现有业务和商业模式，结合公司的发展方向针对性开展面向垂直领域技术研发和创新。
目前，澎思科技已经成为国内为数不多构建了视频图像全场景、全要素算法能力的人工智能公司，技术涵盖图像恢复增强，图像目标检测跟踪识别，视频结构化和视频内容智能压缩、视频摘要等四大维度，围绕几大重点研究方向，澎思新加坡研究院成立不足一年已经斩获13项计算机视觉技术顶级世界竞赛冠军，充分突显了澎思科技在人工智能技术实力。
- 行人再识别（Person ReID）：
7月，澎思科技在行人再识别（ReID）三大主流数据集测试Market1501，DukeMTMC-reID，CUHK03上刷新世界纪录。
8月，澎思科技刷新视频行人再识别（Video-basedReID）数据集PRID-2011，iLIDS-VID，MARS三项世界冠军。
- 人脸识别（Face Recognition）：
10月，ICCV LFR轻量级人脸识别挑战赛的轻量级图像识别、大型图像识别和轻量级视频图像识别三项竞赛第一。
- 车辆再识别（Vehicle ReID）
12月，澎思科技车辆再识别技术刷新非受限场景车辆再识别数据集VERI-Wild世界纪录，打破VCIP 2019车辆再识别大型挑战赛的最好成绩。
- 视频结构化（Video Structuring）
12月，澎思科技异常行为检测技术刷新中佛罗里达大学犯罪数据集（UCF-Crime）和上海科技大学校园数据集（ShanghaiTech Campus）世界记录。
此外，澎思科技也在自动驾驶和智能机器人领域积极布局，语音识别、视觉导航（Visual SLAM）等技术取得大幅度进展。10月，在ISMAR 2019上，澎思科技在AR-SLAM挑战赛中获得VSLAM竞赛第三名。SLAM技术可以用于各种应用包括自动驾驶，运动机器人，3D重建，增强现实和混合现实。视觉SLAM是澎思科技在计算机视觉技术上的一个重要积累，也将为公司在现有和将来的业务中附加更多价值。
在AI产业化发展阶段，澎思科技以全球计算机视觉与深度学习顶级科学家申省梅为核心，在北京和新加坡两地设立研究院，不断汇聚全球AI人才，在技术深度上持续深化面向场景的AI技术研发和创新，在保证技术领先性的前提下兼顾工业级研发和交付能力；在技术宽度上具备计算机视觉全栈研发能力，技术面横跨多个应用领域，为公司涉足新的业务领域做技术上的储备和研发，持续推动AI技术的产品化落地和商业化进程。
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